关于Generalist 和 Specialist

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本文探讨了通才(generalist)与专家(specialist)的概念及其含义，作者计划逐步展开讨论两者在不同领域的角色与价值。

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2007.7.14 

先写一个命题。再慢慢来道来。呵呵。 因时间原因，我不可能一次性全写完，所以一个话题可能会写好久。反正是自娱自乐，所以就无所谓了。就算有些朋友会看下去，他们也不会催促我。因为他们的心态也都很平和。我想到哪儿就写到哪儿，舒服。这将会完成我一个夙愿，写形散神更散的文章

首先解释这两个词的意思。

Generalist

  • generalist
  • []

n.

  1. 通晓数门知识者,通才

specialist

  • specialist
  • KK []    DJ []

n.[C]

  1. 专家[(+in)]
  2. 专科医生[(+in)]
    an eye specialist
    眼科专家
  3. 【美】(陆军中的)级别在下士与军士长之间的士兵

-------------------------------------------------------------------------------------------待续。

知识蒸馏: Distilling the Knowledge in a Neural Network(下)
新兴IT民工的专栏
03-27 107
上面两篇文章已经把知识蒸馏这篇论文说的差不多了，只剩下最后一点，这一篇文章全部说完。上一篇说到了通用+专用模型的方式如何划分数据。接下来就说这种模型集成的方式的性能了。
知识蒸馏: Distilling the Knowledge in a Neural Network(中)
新兴IT民工的专栏
03-20 174
上一篇已经详细讲了论文的前两章，知识蒸馏的基本逻辑和详细的算法过程。这一篇来说说论文中的后面几张，包括了知识蒸馏算法在MNIST和一个语音识别数据集上的实验效果，还有就是通用模型+专家模型与多专家系统的区分。
论文笔记 |Generalist vs. specialist: Who are better acquirers?
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Y Xu, Xu N , Chan K C , et al. Generalist vs. specialist: Who are better acquirers?[J]. Journal of Corporate Finance, 2021, 67(2):101915. 故事： 该文研究通用型高层管理人员（GTEs）与专业型高层管理人员（STEs）对并购的影响。follow closely the method in Cust´odio et al. (2013) ，构建了高层管理人员的通用能力
VS 2010 测试功能学习(十) - 从Generalist到Specialist
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02-07 3484
题外话：今天一早发现的优快云博客上的图片又都回来了，算来图片审查已经进行了一月左右了，之间俺也牢骚和抱怨过多次，不过终于在春节回来了，多少是件让人高兴的事情！      最近看到的一些介绍Visual Studio 2010（以下简称VS2010）测试功能的文章中，经常出现类似下面这样的一张图。它的大概意思是说，VS 2010为具备不同编码（coding）能力的测试人员，提供了多种测试工具/
通才和专家：如何选择
weixin_33730836的博客
10-24 350
原文：Generalists and specialists: thoughts on hiring作者：Nicholas C. Zakas 我的职业生涯经历过各种规模的公司，从非常小的五人创业团队到 13000 人的大公司雅虎，再到约 1000 人规模的 Box（我目前所在），这些公司有着迥异的组织文化和招聘哲学，我也面试和聘请过众多的...
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xcl119xcl的专栏
10-15 937
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【通用灵巧手抓取】UniDexGrasp++算法学习——基于几何感知的课程迭代式专才-通才学习策略 Geometry-aware Curriculum and Iterative
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qq_50001789的博客
03-31 1026
论文题目：UniDexGrasp++: Improving Dexterous Grasping Policy Learning via Geometry-aware Curriculum and Iterative Generalist-Specialist Learning 这篇文章的核心思想其实是对原始复杂的任务做拆解，抓握任务跟物体的几何特征息息相关，几何特征相似的物体，抓握策略也可以非常相似，因此我们可以根据物体的几何特性来对原始的抓握任务做划分，将几何特性相似抓握任务的划分到同一子任务集合下面
OpenAI 首席科学家MIT演讲：揭示 o1模型训练核心 激励模型学习是培养 AGI 的最佳方式
AI天才研究院
09-25 251
例如，Hyung Won Chung 提出，为了解决语言模型中的“幻觉问题”（hallucination），可以设计奖励结构，使得模型不仅仅追求回答问题的正确性，还要学会在不确定的情况下说“不知道”。他指出，AI研究者的工作是利用这种不断扩大的计算能力，设计可扩展的算法，使模型能够随着计算资源的增加而自动提升性能。在他的演讲中，他提出了类比“教人钓鱼”的方式，强调激励学习的重要性：“授人以鱼，不如授人以渔”，但是更进一步的激励应该是： “让他知道鱼的美味，并让他保持饥饿”，这样他就会主动去学习如何钓鱼。
matlabhill代码-Evol_rescue_det_env:由LoïcMarrec和Anne-FlorenceBitbol撰写的“适应或
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Matlab Hill代码Evol_rescue_det_env Matlab实现了LoïcMarrec和Anne-Florence Bitbol撰写的“适应或灭亡：在逐渐恶化的环境中进行的进化救援”中描述的代码。...Specialist_mutant”子文件夹中运行
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如何使用Mind2Web数据集来评估大模型的互联网任务执行能力？请提供具体的评估方法和步骤。
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参考资源链接：[Mind2Web：评估大模型网上能力的综合数据集](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2wqw8d2yaz?utm_source=wenku_answer2doc_content) Mind2Web数据集作为一个综合性的测试平台，旨在评估大模型处理互联网任务的能力。它提供了一个广泛的任务覆盖和真实世界网站的挑战性环境，能够有效测试智能体的泛化和用户交互能力。以下是使用Mind2Web数据集来评估大模型的具体方法和步骤： 1. **理解数据集结构和内容**：首先，详细阅读《Mind2Web：评估大模型网上能力的综合数据集》文档，了解数据集中的任务是如何被分类和组织的。熟悉数据集中的31个不同领域和137个网站，以及每个任务的具体要求和预期输出。 2. **任务准备与环境搭建**：根据数据集的描述，准备相应的实验环境。这可能包括设置必要的浏览器环境（如使用Selenium）、安装必要的插件和工具等，以确保模型能够在接近实际的网络环境中运行。 3. **模型部署**：将你的大模型部署到一个能够运行网络任务的环境中。确保模型能够处理网页内容，并且能够执行与浏览器交互的任务，如点击、滚动和填写表单等。 4. **任务执行与记录**：在模型部署好之后，遍历Mind2Web数据集中的任务，逐一执行。记录模型在每个任务上的表现，包括任务完成度、执行效率、错误率等关键指标。 5. **性能分析与评估**：对模型在各项任务中的表现进行分析，特别关注任务的泛化能力和用户交互的适应性。分析模型遇到的困难和错误，以及这些困难和错误是否与特定的领域或任务类型相关。 6. **结果报告与优化**：根据评估结果编写报告，总结模型的强项和弱点。进一步调整和优化模型，增强其在互联网任务上的性能。 通过以上步骤，研究者可以全面地评估大模型使用Mind2Web数据集的互联网任务执行能力。建议在评估过程中，结合《Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web》的论文内容，以便更好地理解和应用数据集的特点和优势。 参考资源链接：[Mind2Web：评估大模型网上能力的综合数据集](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2wqw8d2yaz?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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